Il modello computazionale imita la capacità umana di prevedere le emozioni

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Quando interagisci con un'altra persona, probabilmente trascorri parte del tuo tempo cercando di anticipare come si sentiranno riguardo a ciò che stai dicendo o facendo. Questo compito richiede un'abilità cognitiva chiamata teoria della mente, che ci aiuta a dedurre le credenze, i desideri, le intenzioni e le emozioni di altre persone.

I neuroscienziati del MIT hanno ora progettato un modello computazionale in grado di prevedere le emozioni di altre persone – tra cui gioia, gratitudine, confusione, rimorso e imbarazzo – avvicinandosi all’intelligenza sociale degli osservatori umani. Il modello è stato progettato per prevedere le emozioni delle persone coinvolte in una situazione basata sul dilemma del prigioniero, uno scenario classico della teoria dei giochi in cui due persone devono decidere se collaborare con il proprio partner o tradirlo.

Per costruire il modello, i ricercatori hanno incorporato diversi fattori che si ipotizza possano influenzare le reazioni emotive delle persone, inclusi i desideri di quella persona, le sue aspettative in una situazione particolare e se qualcuno stava osservando le sue azioni.

"Queste sono intuizioni basilari molto comuni, e quello che abbiamo detto è che possiamo prendere quella grammatica di base e creare un modello che imparerà a prevedere le emozioni da quelle caratteristiche", afferma Rebecca Saxe, professoressa di Brain and Brain e John W. Jarve. Cognitive Sciences, membro del McGovern Institute for Brain Research del MIT e autore senior dello studio.

Sean Dae Houlihan PhD '22, un postdoc presso il Neukom Institute for Computational Science presso il Dartmouth College, è l'autore principale dell'articolo, che appare oggi in Philosophical Transactions A. Altri autori includono Max Kleiman-Weiner PhD '18, un postdoc presso MIT e Università di Harvard; Luke Hewitt PhD '22, visiting scientist presso la Stanford University; e Joshua Tenenbaum, professore di scienze cognitive computazionali al MIT e membro del Center for Brains, Minds, and Machines e del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT.

Predire le emozioni

Sebbene molte ricerche siano state dedicate all'addestramento di modelli computerizzati per dedurre lo stato emotivo di qualcuno in base alla sua espressione facciale, questo non è l'aspetto più importante dell'intelligenza emotiva umana, afferma Saxe. Molto più importante è la capacità di prevedere la risposta emotiva di qualcuno agli eventi prima che si verifichino.

"La cosa più importante per comprendere le emozioni degli altri è anticipare ciò che gli altri sentiranno prima che ciò accada", afferma. "Se tutta la nostra intelligenza emotiva fosse reattiva, sarebbe una catastrofe."

Per cercare di modellare il modo in cui gli osservatori umani fanno queste previsioni, i ricercatori hanno utilizzato scenari tratti da un game show britannico chiamato “Golden Balls”. Nello show, i concorrenti vengono accoppiati con un piatto di $ 100.000 in palio. Dopo aver negoziato con il proprio partner, ogni concorrente decide, segretamente, se dividere il montepremi o tentare di rubarlo. Se entrambi decidono di dividersi, riceveranno $ 50.000 ciascuno. Se uno divide e l'altro ruba, il ladro vince l'intero piatto. Se entrambi tentano di rubare, nessuno ottiene nulla.

A seconda del risultato, i concorrenti possono provare una serie di emozioni: gioia e sollievo se entrambi i concorrenti si dividono, sorpresa e rabbia se un avversario ruba il piatto e forse senso di colpa misto ad eccitazione se uno ruba con successo.

Per creare un modello computazionale in grado di prevedere queste emozioni, i ricercatori hanno progettato tre moduli separati. Il primo modulo è addestrato a dedurre le preferenze e le convinzioni di una persona in base alla sua azione, attraverso un processo chiamato pianificazione inversa.